Geri Dön

Credit card fraud detection using machine learning algorithms and analysis based on time series data

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 738066
  2. Yazar: MUHAMMAD QASIM RAZA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ROWANDA D A AHMED
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu araştırmanın amacı, Kredi kartı dolandırıcılıklarında dolandırıcılık bulma sürecini bulmak ve otomatikleştirmektir. Gizli bilgilerin tüm sürece dahil olması nedeniyle, bu sorun doğası gereği çok farklıdır. Araştırmamız, daha önceki kredi kartı bilgilerinden dolandırıcılıkları ve dolandırıcılık oranlarını tespit ederek bu konuyu ele alacaktır. Çalışmamızda işlem miktarı ve işlem zamanı bilgisini içeren bir veri seti seçtik. Verilerin bu özelliklerine dayanarak, farklı ML algoritmaları ile dolandırıcılık tespitlerinin doğruluğunu öğreneceğiz ve ayrıca verileri zaman damgalarına göre analiz edeceğiz. Makine Öğrenimi, tahmin konularında çok etkili bir sistem olduğunu kanıtladı. Makine Öğrenmesi teknikleri kullanılarak birçok problem çözülmüştür. Araştırmamızda, kredi kartı dolandırıcılığı sorununu çözmeye yardımcı olacak yeni bir yol önerildi. Müşterinin önceki verilerine ve kredi kartıyla olan faaliyetlerine dayanarak, sistemin dolandırıcılık işlemlerinden kaçınmasına yardımcı olacak gelecekteki işlemi tahmin etmemizi sağlar. Makine öğrenmesi algoritmaları ve zaman damgalarının hibrit yöntemini içeren araştırmalar, bu sorunun çözümü için çözüm sunabilecek bir yöntem olacaktır.

Özet (Çeviri)

Purpose of this research is to find and automate the process of finding frauds in Credit card frauds. Due to involvement of confidential information in the whole process this problem is very different in its nature. Our research will address this issue by detecting the frauds from previous credit card information's and their fraud ratio. In our work we selected a dataset which have the information of amount of transaction and time of the transaction. Based on these features of data we will find out the accuracy of fraud detection's with different ML algorithm as well as we will also analyze the data based on time stamps. Machine Learning proved to be a very effective system in prediction matters. Many problems have been solved by using Machine Learning techniques. In our research a new way was proposed which help in solving the problem of credit card frauds. Based on previous data of client and its activity with its credit card enable us to predict about the future transaction that will help the system to avoid fraudulent transactions. Research involving the hybrid method of machine learning algorithms and time stamps will be a method which can provide a solution to solve this problem.

Benzer Tezler

  1. Topluluk öğrenimi ile kredi kartı dolandırıcılık tespiti: Karşılaştırmalı bir analiz

    Credit card fraud detection using ensemble learning: A comparative analysis

    BARIŞ AKYÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİN SONER KARA

  2. İklimlendirme sistemleri üzerinde makine öğrenmesi ile anomali tespiti

    Anomaly detection with machine learning on air conditioning systems

    REFİK KİBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEVSER OVAZ AKPINAR

  3. Dengesiz veri kümeleriyle sınıflandırma için kümelemeye dayalı yeni bir hibrit metodoloji

    A novel hybrid methodology based on clustering for classification with imbalance datasets

    ABDULLAH MARAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL

  4. Employing machine learning techniques and fuzzy membership for detecting fraud transactions in credit card

    Başlık çevirisi yok

    AHMED ABDULGHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  5. Makine öğrenmesi ile sigorta sektöründe sahte hasar tespiti

    Fraud detection in the insurance sector with machine learning

    YAŞAR GEREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI